Notas y bibliotecas funcionando

src/TextManager/biblioteca.py

@@ -5,6 +5,7 @@ from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
 from sqlalchemy import MetaData  # Asegúrate de importar esto
 from src.TextManager.notas_mmr import generar_tabla_nota_para_biblioteca  # Ajusta si es necesario
 from sqlalchemy import inspect
+from src.base import Base
 
 
 class Biblioteca:
@@ -38,18 +39,21 @@ class Biblioteca:
             raise ValueError("Debes proporcionar un 'embedder' o un 'vector_dim' explícito.")
 
     def generar_modelo_notas(self, conexion: ConexionBase):
-        """
-        Genera dinámicamente un modelo de notas asociado a esta biblioteca y lo crea en la base de datos.
-        Previene la creación si la tabla ya existe.
-        """
         nombre_tabla = f"{self.nombre}"
+        print(f"[Notas] Generando tabla: {nombre_tabla}")
+        
         engine = conexion.get_engine()
-
         inspector = inspect(engine)
+
         if inspector.has_table(nombre_tabla):
+            print(f"[Notas] ❌ Ya existe la tabla {nombre_tabla}")
             raise ValueError(f"Ya existe una tabla con el nombre '{nombre_tabla}' en la base de datos.")
 
-        metadata = MetaData()
-        tabla, NotaModel = generar_tabla_nota_para_biblioteca(nombre_tabla, self.vector_dim, metadata)
-        metadata.create_all(engine)
+        print("[Notas] Generando definición SQL...")
+        tabla, NotaModel = generar_tabla_nota_para_biblioteca(nombre_tabla, self.vector_dim, Base.metadata)
+
+        print("[Notas] Creando tabla en base de datos...")
+        Base.metadata.create_all(engine)
+        print("[Notas] ✔️ Tabla creada")
+
         return NotaModel

src/TextManager/notas_mmr.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 import os
 from dotenv import load_dotenv
-from sqlalchemy import Column, String, Table, MetaData
+from sqlalchemy import Table, Column, String, Text, MetaData
 from pgvector.sqlalchemy import Vector
 from sqlalchemy.orm import registry, Session
 from src.TextManager.nota import Nota
@@ -13,6 +13,9 @@ from src.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
 from src.ArquitectureLayer.Model import Model_base
 from src.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
 
+
+from src.base import Base  # Este es tu declarative_base()
+
 # ----------------------
 # Cargar .env
 # ----------------------
@@ -28,47 +31,42 @@ mapper_registry = registry()
 # FUNCIONES AUXILIARES
 # ----------------------
 
+
 def generar_tabla_nota_para_biblioteca(biblioteca_nombre: str, vector_dim: int, metadata: MetaData) -> Tuple[Table, type]:
     """
-    Genera una tabla dinámica y modelo ORM para una biblioteca dada, con campos vectoriales.
+    Genera una tabla dinámica y modelo ORM para una biblioteca dada, con campos vectoriales y campos del sistema.
     """
-    # Normalización robusta del nombre de la tabla
-    nombre_tabla = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9_]", "_", biblioteca_nombre.strip().lower())
+    try:
+        print(f"[INFO] Generando tabla para biblioteca: '{biblioteca_nombre}' con dimensión de vector: {vector_dim}")
 
-    tabla = Table(
-        nombre_tabla,
-        metadata,
-        Column("id", String, primary_key=True),
-        Column("titulo", String, nullable=False),
-        Column("tags", String),
-        Column("conexiones", String),
-        Column("texto", String),
-        Column("resumen", String),
-        Column("vector", Vector(vector_dim), nullable=True),
-        Column("vector_resumen", Vector(vector_dim), nullable=True),
-        *Model_base.__table__.columns  # Añade columnas del sistema si Model_base es declarativo
-    )
+        # Nombre SQL-safe
+        nombre_tabla = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9_]", "_", biblioteca_nombre.strip().lower())
+        print(f"[DEBUG] Nombre de tabla SQL-safe: '{nombre_tabla}'")
 
-    class NotaModel(Model_base):
-        """
-        Modelo ORM generado dinámicamente para notas de una biblioteca.
-        """
-        def __init__(self, nota):
-            self.id = nota.id
-            self.titulo = nota.titulo
-            self.tags = ",".join(nota.tags)
-            self.conexiones = ",".join(nota.conexiones)
-            self.texto = nota.texto
-            self.resumen = nota.resumen
-            self.vector = nota.vector
-            self.vector_resumen = getattr(nota, "vector_resumen", None)
+        # Modelo ORM dinámico
+        class NotaModel(Base, Model_base):
+            __tablename__ = nombre_tabla
+            __table_args__ = {"extend_existing": True}
 
-    # Registrar solo si aún no se ha hecho
-    if NotaModel.__name__ not in mapper_registry._class_registry:
-        mapper_registry.map_imperatively(NotaModel, tabla)
+            id = Column(String, primary_key=True)
+            titulo = Column(String, nullable=False)
+            tags = Column(String)
+            conexiones = Column(String)
+            texto = Column(Text)
+            resumen = Column(Text)
+            vector = Column(Vector(vector_dim), nullable=True)
+            vector_resumen = Column(Vector(vector_dim), nullable=True)
 
-    return tabla, NotaModel
+        print(f"[INFO] Modelo ORM 'NotaModel' creado para la tabla '{nombre_tabla}'")
+        print(f"[DEBUG] Columnas del modelo: {[c.name for c in NotaModel.__table__.columns]}")
+        print(f"[DEBUG] Tipos de columnas: {[str(c.type) for c in NotaModel.__table__.columns]}")
+        print(f"[DEBUG] Claves primarias: {[c.name for c in NotaModel.__table__.primary_key]}")
 
+        return NotaModel.__table__, NotaModel
+
+    except Exception as e:
+        print(f"[ERROR] Error al generar la tabla y modelo ORM para '{biblioteca_nombre}': {e}")
+        raise
 
 # ----------------------
 # MAPPER